چکیده:
هدف: هدف این پژوهش، اعمال انعطافهای مختلف شامل انعطاف ماشین و ابزار، برای دسترسی به ابزار (TAD) و در نظرگرفتن پارامترهای کیفی بر اساس سیستم استنتاج فازی به منظور بهینهسازی یکپارچه برنامهریزی فرایند و زمانبندی با استفاده از رویکرد برنامهریزی محدویت است. روش: رویکردهای بسیاری برای حل مسائل IPPS وجود دارد. در این پژوهش، بهدلیل تعدد متغیرهای موجود و پیچیدگی فضای جواب، از برنامهریزی محدودیت برای حل مسئله استفاده شده است. ابتدا امتیاز پارامترهای کیفی مدل بر اساس سیستم استنتاج فازی محاسبه شد و پس از تأمین سایر ورودیها و حل با استفاده از برنامهریزی محدودیت، جواب بهینه به دست آمد. یافتهها: برای ارزیابی کارایی مدل تلفیقی، مثالی از پژوهشهای پیشین، با سه حالت زمان تحویل پایین، متوسط و بالا با نرمافزار IBM ILOG Cplex حل شده است. نتیجهگیری: نتایج نشاندهنده عملکرد مناسب روش برنامهریزی محدودیتی برای به دست آوردن جوابهای بهینه در زمان محدود است. در واقع، نتایجی که از آزمایشهای عددی به دست آمد، نشان میدهد مدل پیشنهاد شده عملکرد قابل قبولی دارد و الگوریتم پیشنهاد شده میتواند IPPS را بهشکل مؤثری حل کند و روش بسیار مناسب برای بهینهسازی ترکیبی چندهدفه است.
Objective
The purpose of this research was to apply various flexibilities including device, tools, direction toward accessing the device (TAD) flexibilities, and considering the qualitative parameters based on the fuzzy inference system for integrated optimization of process planning and scheduling using the Constraint Programmingapproach.
Methods
There are many approaches to solving IPPS problems. In this research, because of the multitude of existing variables and the complexity of the solution space, limited planning has been used to solve the problem. At first, the qualitative parameters of the model are calculated based on the fuzzy inferencing system and after providing other inputs and solving the problem using limited planning, an optimal answer will be obtained.
Results
To evaluate the efficiency of the integrated model, an example in the literature considering three states of short, medium and long due date time, has been solved using IBM ILOG Cplex optimization studio software.
Conclusion
The results indicated the proper functioning of the limited planning method to obtain optimal solutions in a limited time. In fact, the results of the numerical experiments showed that the proposed model has acceptable performance and the proposed algorithm can efficiently solve IPPS. Finally, we can conclude that it is a very suitable method for integrated optimization of multiple objectives.